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[thebell interview]이제훈 딥픽셀 대표 “AI엔진 원천기술로 e커머스 시장 선도”네이버D2SF, 이베스트투자증권 등 FI, 메타 커머스 등 확장 목표

이종혜 기자공개 2021-09-15 08:02:30

이 기사는 2021년 09월 10일 14:43 thebell 에 표출된 기사입니다.

“원천기술을 확보했기 때문에 어떤 BM으로든 확장 가능하다고 자신한다. 딥테크 기술로 세상을 바꿔보겠다”

이제훈 딥픽셀 대표(사진)는 회사가 확보한 원천기술에 대한 자신감을 드러냈다. 가상 착용 솔루션 ‘스타일 AR’을 서비스하고 있는 기업 딥픽셀은 최근 20억원 규모의 시리즈A 투자를 유치했다. 누적 투자금액은 28억원 규모다. 네이버 D2스타트업 팩토리(D2SF), 기술보증기금, 이베스트투자증권 등이 재무적투자자(FI)다.

딥픽셀은 이제훈 대표가 2016년 창업했다. 늘 벤처 창업을 꿈꿨던 이 대표는 국내 테크 기반 스타트업이 실리콘밸리에 비해 부족하다는 점에 착안했다.

그는 미국 조지아텍 컴퓨터 비전 연구로 박사 학위를 따고 삼성전자 생산기술연구소에서 3년 이상 근무하며 반도체 관련 영상 처리 소프트웨어를 개발해 왔다.
이 대표는 ‘객체 추적(Object Tracking)’ 기술을 연구했다. 단순히 객체의 영상 내 위치만을 추적하는게 아니라, 객체의 모양까지 추적하는 기술을 이용해 객체가 갑자기 사라진다거나, 조명 등 외부 변화가 생겼을 때에도 강건하게 추적할 수 있는 기술을 연구했다.

딥픽셀의 경쟁력은 무엇보다 컴퓨터 비전 원천기술 확보다. 얼굴, 귀, 손, 손가락 등 특정 신체 부위에 대한 정밀한 인식과 추적 기술에 초점을 맞추고 기술 진입 장벽을 쌓고 있다. 이미 구글 AR코어, 애플 AR키트, 글로벌 인공지능 업체 등이 공간 인식과 얼굴 앞면 인식 및 추적에 대한 기술을 확보하고 있다. 해당 기술은 어느 정도 오픈 소스로 공개되어 있어 딥픽셀은 정교한 작업이 요구되는 신체 부위에 초점을 맞춘 것이다.

특히 리소스가 부족한 모바일의 단일 카메라로도 정측면에서 얼굴과 귓불을 정확하게 인식하고 손 앞뒤, 마디까지 분리해 인식할 수 있을 만큼 기술 수준이 높다. 이 대표는 “알고리즘 최적화, 경량화 기술에 대한 원천기술을 보유하고 있다”며 “영상 기반 메타 데이터 추출과 개인화까지 가능하다”고 설명했다.

비즈니스 모델(BM) 확장성도 높다. 주얼리, 액세서리 제품에 특화한 가상 피팅 솔루션 ’스타일AR’ 은 피부색, 비율, 모양 등 영상 정보를 기반으로 AI 추천 및 개인화 서비스를 제공한다. 고객은 높은 쇼핑 경험을 즐길 수 있고 판매자는 마케팅 효과뿐 아니라 반품, 교환 비용도 감소시킬 수 있다. 온라인 쇼핑몰이 쉽게 솔루션을 도입할 수 있도록 API, 플러그인, 웹/앱 등 다양한 형태로 서비스를 제공해 편의성도 높였다.

작년 5월 솔루션 첫 출시 이후 1년 만에 골든듀, 수앤수 등 70여개 고객사를 빠르게 확보했다. 누적 실행 횟수는 640만회 이상, 유저들은 하루에 1만6000회 이상 주얼리를 가상으로 착용해보고 있다. 올해 손익분기점(BEP)를 맞춘 상황이다.

이 대표는 “다양한 상품에 대한 가상 착용, 응용이 가능하기 때문에 통합된 솔루션 운영이 가능하다는 것이 장점”이라며 “클라이언트의 니즈를 즉각적으로 반영할 수 있다”고 말했다.

시장 역시 성장세에 올라탔다. 패션업계에서 AI, 영상처리 기술발전으로 '피팅' 서비스를 경쟁적으로 도입 중이다. 팬데믹 이후 언택트 소비 수요도 늘고 있기 때문이다. 미래의 쇼핑몰은 가상현실(VR), 증강현실(AR) 기술을 응용한 몰입형 쇼핑의 형태가 관측된다. 글로벌 기업들은 이미 해당 기술과 서비스에 대한 투자를 확대하고 있다

딥픽셀은 안경, 네일 등 다양한 제품의 가상 피팅 기술을 상당 수준으로 고도화했고 본격적으로 비즈니스를 확장해나갈 계획이다. 라이브커머스, 스마트거울, 메타버스 커머스 등으로 활용이 가능하다.

이 대표는 “딥픽셀이 가진 원천 엔진 기술로 이커머스 시장을 혁신하고 차세대 AR, 메타 커머스 시장을 선도하는 것이 목표”라며 “글로벌 진출도 추진할 계획이고 선택과 집중 전략을 통해 회사를 성장시켜나가겠다”고 덧붙였다.
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